文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

9，模型的评估

常用的分类评估指标包括：accuracy_score,f1_score, precision_score,recall_score等等。...模型对某种类别的分类效果： precision 精确率，也叫查准率。模型不把正样本标错的能力。“不冤枉一个好人”。 recall 召回率，也叫查全率。模型识别出全部正样本的能力。...仅适用于多标签分类问题。根据每个样本多个标签的预测值和真实值计算评测指标。然后对样本求平均。 仅仅适用于概率模型，且问题为二分类问题的评估方法： ROC曲线 auc_score ? ?...简单的2折交叉验证：把数据集平均划分成A，B两组，先用A组训练B组测试，再用B组训练A组测试，所以叫做交叉验证。...常用的交叉验证方法：K折(KFold),留一交叉验证(LeaveOneOut,LOO),留P交叉验证(LeavePOut,LPO),重复K折交叉验证(RepeatedKFold),随机排列交叉验证(ShuffleSplit

66431

机器学习项目流程及模型评估验证

机器学习有分类问题和回归问题两大类，这两类有不同的性能指标，分类问题的指标有accuracy、precision、recall、F1分数；回归问题有误差指标和分数指标，其中误差指标包括平均绝对误差和均方误差...网格搜索和交叉验证 在Udacity的Reviewer督促下，终于搞懂了网格搜索和交叉验证以及它们是如何工作的。...交叉验证可以让网格搜索在不碰测试集的前提下进行模型验证。交叉验证有很多种，比如k折交叉验证，它将训练集平均分成k份，其中1份做测试集，其余k-1份做训练集，运行k次，得出一个平均分作为打分。...网格搜索结合交叉验证的思路就是：把网格搜索找到的所有参数在k份验证集上跑一遍，将分数最好的作为最优参数。用交叉验证最大的好处就是不碰测试集。...下面代码是我在做Udacity的波士顿房价预测后面的可选问题——北京房价预测的代码。用的是k折交叉验证和网格搜索。

2.1K70
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

机器学习项目流程及模型评估验证

机器学习有分类问题和回归问题两大类，这两类有不同的性能指标，分类问题的指标有accuracy、precision、recall、F1分数；回归问题有误差指标和分数指标，其中误差指标包括平均绝对误差和均方误差...3、分类问题 准确率（accuracy） 在分类中，准确率被描述为特定类的所有项中正确分类的数量。...交叉验证可以让网格搜索在不碰测试集的前提下进行模型验证。交叉验证有很多种，比如k折交叉验证，它将训练集平均分成k份，其中1份做测试集，其余k-1份做训练集，运行k次，得出一个平均分作为打分。...网格搜索结合交叉验证的思路就是：把网格搜索找到的所有参数在k份验证集上跑一遍，将分数最好的作为最优参数。用交叉验证最大的好处就是不碰测试集。...下面代码是我在做Udacity的波士顿房价预测后面的可选问题——北京房价预测的代码。用的是k折交叉验证和网格搜索。

99050

万字长文总结机器学习的模型评估与调参，附代码下载

一、认识管道流 1.1 数据导入 1.2 使用管道创建工作流 二、K折交叉验证 2.1 K折交叉验证原理 2.2 K折交叉验证实现 三、曲线调参 3.1 模型准确度...但，如果我们遇见了数据量不多的时候，这种操作就显得不太现实，这个时候k折交叉验证就发挥优势了。 2.1 K折交叉验证原理 先不多说，先贴一张原理图（以10折交叉验证为例）。 ?...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

86540

万字长文总结机器学习的模型评估与调参，附代码下载

一、认识管道流 1.1 数据导入 1.2 使用管道创建工作流 二、K折交叉验证 2.1 K折交叉验证原理 2.2 K折交叉验证实现 三、曲线调参 3.1 模型准确度...但，如果我们遇见了数据量不多的时候，这种操作就显得不太现实，这个时候k折交叉验证就发挥优势了。 2.1 K折交叉验证原理 先不多说，先贴一张原理图（以10折交叉验证为例）。 ?...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

1.1K20

深度学习实战-MNIST数据集的二分类

本文是对MNIST数据集执行一个二分类的建模 关键词：随机梯度下降、二元分类、混淆矩阵、召回率、精度、性能评估 导入数据 在这里是将一份存放在本地的mat文件的数据导进来： In [1]: import...分类问题的评估比回归问题要困难的多。...自定义交差验证（优化） 每个折叠由StratifiedKFold执行分层抽样，产生的每个类别中的比例符合原始数据中的比例 每次迭代会创建一个分类器的副本，用训练器对这个副本进行训练，然后测试集进行测试...最后预测出准确率，输出正确的比例 In [16]: # K折交叉验证 from sklearn.model_selection import StratifiedKFold # 用于生成分类器的副本 from...召回率（灵敏度或真正类率）：分类器正确检测到正类实例的比例 计算精度和召回率 In [26]: from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

60830

万字长文总结机器学习的模型评估与调参

但，如果我们遇见了数据量不多的时候，这种操作就显得不太现实，这个时候k折交叉验证就发挥优势了。 2.1 K折交叉验证原理 先不多说，先贴一张原理图（以10折交叉验证为例）。 ?...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...learning_curve默认使用分层k折交叉验证计算交叉验证的准确率，我们通过cv设置k。...五、嵌套交叉验证 ? 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

80800

Python模型评估与选择：面试必备知识点

如何通过可视化、交叉验证等手段进行诊断？模型比较与选择：交叉验证：解释K折交叉验证、留一法（LOOCV）、自助法等原理与优缺点，编写相关代码。...二、易错点与规避策略混淆评估指标：误区：在分类问题中，不加区分地使用准确率作为唯一评估标准，忽视了类别不平衡对评估结果的影响。...规避：根据任务特点选择合适的评估指标，如面对类别不平衡问题时，优先考虑精确率、召回率、F1分数或AUC-ROC曲线。...忽视模型验证的重要性：误区：仅依赖训练集上的表现来判断模型好坏，没有进行充分的交叉验证或独立测试集验证。规避：始终坚持“训练-验证-测试”分离原则，运用交叉验证评估模型泛化能力。...(y_test, y_pred)rec = recall_score(y_test, y_pred)f1 = f1_score(y_test, y_pred)# AUC-ROC计算（二分类问题）y_prob

14510

Machine Learning-模型评估与调参（完整版）

一、认识管道流 1.1 数据导入 1.2 使用管道创建工作流 二、K折交叉验证 2.1 K折交叉验证原理 2.2 K折交叉验证实现 三、曲线调参 3.1 模型准确度...但，如果我们遇见了数据量不多的时候，这种操作就显得不太现实，这个时候k折交叉验证就发挥优势了。 2.1 K折交叉验证原理 先不多说，先贴一张原理图（以10折交叉验证为例）。 ?...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...五、嵌套交叉验证 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

1.4K10

【推荐收藏】模型评估与调参（Python版）

一、认识管道流 1.1 数据导入 1.2 使用管道创建工作流 二、K折交叉验证 2.1 K折交叉验证原理 2.2 K折交叉验证实现 三、曲线调参 3.1 模型准确度...但，如果我们遇见了数据量不多的时候，这种操作就显得不太现实，这个时候k折交叉验证就发挥优势了。 2.1 K折交叉验证原理 先不多说，先贴一张原理图（以10折交叉验证为例）。 ?...Step 4:计算k折交叉验证结果的平均值作为参数/模型的性能评估。 2.1 K折交叉验证实现 K折交叉验证，那么K的取值该如何确认呢？一般我们默认10折，但根据实际情况有所调整。...五、嵌套交叉验证 嵌套交叉验证(nested cross validation)选择算法（外循环通过k折等进行参数优化，内循环使用交叉验证），对特定数据集进行模型选择。...嵌套交叉验证外部有一个k折交叉验证将数据分为训练集和测试集，内部交叉验证用于选择模型算法。 下图演示了一个5折外层交叉沿则和2折内部交叉验证组成的嵌套交叉验证，也被称为5*2交叉验证： ?

1.8K32

你真的了解模型评估与选择嘛

01 数据集的划分 留一法、交叉验证、自助法 ? 1.留一法(hold-out) 将训练集划分为互斥的两个集合，其中一个作为训练集，另一个作为测试集。...2.交叉验证(cross validation) 将训练集划分为k个大小相似的互斥子集，每次用k-1个子集的并集作为训练数据集，剩余的那个子集作为测试集，这样可以获得k组训练测试集，从而进行k次训练和测试...1.查准率、查全率与F1 A.查准率（precision）：被认定为正例的里面，判断正确的比例。 B.查全率（recall）：真实正例里，被判断出为正例的比例。 C.F1衡量查准率与查全率 ?...对于分类器或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F1 score等，以及这里要讨论的ROC和AUC。下图是一个ROC曲线的示例： ?...下图是ROC曲线和Precision-Recall曲线的对比： ? 在上图中，(a)和(c)为ROC曲线，(b)和(d)为Precision-Recall曲线。

67630

解决ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.grid_search‘

当我们需要使用scikit-learn进行网格搜索时，可以使用​​GridSearchCV​​类来实现。...sklearn.model_selection​​模块的一些常用功能包括：交叉验证（Cross-validation）：通过将数据集划分为训练集和验证集，进行多轮模型训练和评估。...model_selection​​模块提供了多种交叉验证策略，例如K折交叉验证、留一交叉验证和分层K折交叉验证等。​​KFold​​：K折交叉验证器，划分数据集为K个折叠。​​...参数搜索：通过指定参数的候选范围，使用交叉验证来搜索最佳参数组合。​​...precision_score​​：精确率。​​recall_score​​：召回率。​​f1_score​​：F1分数。 ​​

33420

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类

这可以保证交叉验证的每一折都是相似（你不会期待某一折缺少某类数字）。而且，一些学习算法对训练样例的顺序敏感，当它们在一行当中得到许多相似的样例，这些算法将会表现得非常差。...让我们使用cross_val_score()函数来评估SGDClassifier模型，同时使用 K 折交叉验证，此处让k=3。...记住：K 折交叉验证意味着把训练集分成 K 折（此处 3 折），然后使用一个模型对其中一折进行预测，对其他折进行训练。...折交叉验证。...多类分类 二分类器只能区分两个类，而多类分类器（也被叫做多项式分类器）可以区分多于两个类。 一些算法（比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多类分类问题。

1.2K11

【机器学习】第六部分：模型评估

性能度量 ① 错误率与精度 错误率和精度是分类问题中常用的性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务....类似的问题在很多分类场景下都会出现，“查准率”（precision）与“召回率”（recall）是更为适合的度量标准。...“交叉验证法”（cross validation）先将数据集D划分为k个大小相同（或相似）的、互不相交的子集，每个子集称为一个"折叠"（fold），每次训练，轮流使用其中的一个作为测试集、其它作为训练集...这样，就相当于获得了k组训练集、测试集，最终的预测结果为k个测试结果的平均值. ② 如何实现交叉验证 sklearn中，提供了cross_val_score函数来实现交叉验证并返回评估指标值： import...='accuracy') # 准确率 print("acc:", acc.mean()) 执行结果： precision: 0.996822033898305 recall: 0.9966101694915255

1.1K10

浅谈keras中自定义二分类任务评价指标metrics的方法以及代码

, metric_recall, metric_F1score]) 补充知识：keras sklearn下两分类/多分类的技术杂谈（交叉验证和评价指标） 一.前言 这篇博客是为了记录论文补充实验中所遇到的问题...二.对象 深度学习框架：keras 研究对象：两分类/多分类 三.技术杂谈 1.K-FOLD交叉验证 1.概念 对一个模型进行K次训练，每次训练将整个数据集分为随机的K份，K-1作为训练集，剩余的1份作为验证集...，每次训练结束将验证集上的性能指标保存下来，最后对K个结果进行平均得到最终的模型性能指标。...④ F1-measure F1-measure = 2 * (recall * precision / (recall + precision)) 包含两种：micro和macro（对于多类别分类问题...，注意区别于多标签分类问题） 1)micro 计算出所有类别总的precision和recall，然后计算F1-measure 2)macro 计算出每一个类的precison和recall后计算F1-

3.2K40

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第3章 分类

这可以保证交叉验证的每一折都是相似（你不会期待某一折缺少某类数字）。而且，一些学习算法对训练样例的顺序敏感，当它们在一行当中得到许多相似的样例，这些算法将会表现得非常差。...让我们使用cross_val_score()函数来评估SGDClassifier模型，同时使用 K 折交叉验证，此处让k=3。...记住：K 折交叉验证意味着把训练集分成 K 折（此处 3 折），然后使用一个模型对其中一折进行预测，对其他折进行训练。...折交叉验证。...多类分类 二分类器只能区分两个类，而多类分类器（也被叫做多项式分类器）可以区分多于两个类。 一些算法（比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多类分类问题。

1.7K70

【机器学习】--模型评估指标之混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积

4、交叉验证 ? 为在实际的训练中，训练的结果对于训练集的拟合程度通常还是挺好的（初试条件敏感），但是对于训练集之外的数据的拟合程度通常就不那么令人满意了。...因此我们通常并不会把所有的数据集都拿来训练，而是分出一部分来（这一部分不参加训练）对训练集生成的参数进行测试，相对客观的判断这些参数对训练集之外的数据的符合程度。这种思想就称为交叉验证。  ...一般3折或者5折交叉验证就足够了。  三、代码 #!...写死以后生成的随机数就是一样的 sgd_clf.fit(X_train, y_train_5)#构建模型 print(sgd_clf.predict([some_digit]))# 测试模型 最终为5 # # ### K折交叉验证...##总共会运行3次 skfolds = StratifiedKFold(n_splits=3, random_state=42)# 交叉验证 3折 跑三次 在训练集中的开始1/3 中测试，中间1/3

2K20

基于xgboost的风力发电机叶片结冰分类预测

，参数n_splits设置为5，表示会做5折交叉验证； 第7行代码调用cross_val_score方法，第1个参数为模型对象，第2个参数为特征矩阵X，第3个参数为预测目标值y，第4个关键字参数cv的数据类型为整数或交叉验证对象...，参数n_splits设置为5，表示会做5折交叉验证； 第9行代码调用cross_val_score方法，第1个参数为模型对象，第2个参数为特征矩阵X，第3个参数为预测目标值y，第4个关键字参数cv的数据类型为整数或交叉验证对象...p, r, f1, s = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred) # 计算总体的平均Precision, Recall, f1...u'Label': ['总体'], u'Precision': [tot_p], u'Recall': [tot_r], u'F1':...f1, s = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred) # 计算总体的平均Precision, Recall, f1, support

1.5K21
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券